[플로틱 - 백엔드 개발] 1. 로봇 IoT와 통합하고 외부 시스템과 통신하는 서버를 개발하고 AWS 기반의 Devops 인프라를 구축하고 운영하고 있습니다 (https://floatic.io) 2. 첫 개발자로 입사해서 시스템을 처음부터 현재의 MSA의 시스템까지 아키텍처 설계, 기술스택, 문화 확립을 했습니다 3. Kotlin, Spring boot, Junit5, Mockk, Kotest, RDBMS(mysql), Kafka, Redis, InfluxDB, JPA, Querydsl 4. Kubernetes, Helm, Prometheus + Grafana + Loki 5. Agile하게 일하고, 2주 단위의 스프린트와 매일 데일리 스크럼을 진행하고 있습니다 6. 테스트 커버리지는 80% 이상을 유지하고 있습니다 7. 로봇 IoT와 통합하기 위해 Kafka를 사용했습니다 - 불안정한 네트워크 환경에서도 IoT와의 통신을 위해 카프카를 사용했습니다 - AWS IoT Core를 사용했으나 On-Premise 환경을 고려하여 카프카로 이관하였습니다 8. Kotlin 기반의 Spring Boot를 사용하여 API 서버를 개발하여 외부 시스템과 통합하였습니다. 자체 개발한 알고리즘을 통해 최적화된 명령을 로봇 IoT에 내리는 서버를 개발하였습니다 9. 컨테이너 기반의 어플리케이션을 관리하고 있으며, 빠른 배포와 확장을 위해 Kubernetes로 컨테이너를 관리하고 있습니다

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[StarPlay 백엔드 개발] 1. 총 유저 650만 명, MAU 30만명 이상의 글로벌 팬덤 서비스 StarPlay 백엔드 개발 (https://apple.co/36dilFV) 2. 트래픽의 80% 이상이 해외 (동남아시아, 북미, 오스트레일리아 등)에서 발생하고 있습니다 - NestJS, TypeScript, TypeORM, Open API 3 (swagger), JWT, Jest (테스트코드), Passport (Google, Kakao, Apple Local Strategy 구현) 3. AWS ECR, ECS(ARM64 architecture), RDS(Aurora DB), S3, CloudFront, CodeBuild, CodePipeline, SQS, SES, Lambda, WAF, Athena 4. 레거시 PHP 코드를 NestJS로 변경하였습니다. JWT로 회원 인증을 구현하였고 Google, Kakao, Apple 로그인을 구현하였습니다. 모든 코드에 대해 테스트코드를 작성하여 커버리지 80% 유지하였습니다 5. AWS SQS + Lambda를 사용하여 이벤트 발생시 (회원가입, 결제 등) 이메일을 보내는 로직을 구현하였습니다 6. AWS Cloudwatch event + AWS Lambda를 이용하여 정기적인 작업 (정기 구독 유저에게 포인트 지급 등)을 구현하였습니다. 7. 정기적으로 대용량 트래픽이 발생할 때 서버 관제를 통해 안정적으로 서버를 운영하였습니다. AWS Cloudwatch로 관제하였습니다. - 2021년 12월: 동접자 1만 2천명, 5분간 최대 요청수: 126k

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[VWS 백엔드 개발] 2020.09 ~ 2020.12 1. AI 기반 영상 편집 서비스 VWS 백엔드 개발 (JTBC, National Geographic 방송사가 초기 유저로 사용) 2. Kotlin, Spring Boot, JPA, QueryDSL, Junit5, Kubernetes 3. AWS DynamoDB (글로벌 서비스를 고려했고 빠른 응답속도를 보장하기 위해 사용하였습니다) 4. JWT, Spring Security, Open API 3 (swagger) 5. 백엔드 개발/운영/배포 전 과정을 혼자 맡아서 진행하였습니다 [Kubernetes 도입] 2020.04 ~ 2020.09 1. Worker와 서버가 많아져 Kubernetes 도입을 결정 2. Kubernetes 도입을 위해 개발팀 전사적으로 학습과 스터디 진행 - 책 "Kubernets In Action", k8s 공식 문서 스터디 3. AWS EKS, ECR, EC2, S3, CodeBuild를 사용하여 Kubernetes 시스템 구축 4. 기존 Server, Worker를 Kubernetes로 마이그레이션 작업 [JAMAKE 백엔드 개발] 2020.01 ~ 2020.09 1. AI 기반 동영상 자막 제작 플랫폼 JAMAKE 백엔드 개발 ([https://jamake.io](https://jamake.io/)) 2. Kotlin, Spring Boot, JPA, Querydsl, Junit4, AWS Elastic Beanstalk, SQS, S3, Lambda, Kubernetes 3. JWT, Spring Security, Open API 3 (swagger) 4. 백엔드 개발/운영/배포 전 과정을 혼자 맡아서 메이저 업데이트를 두 번 진행하였습니다 - 프리미엄 자막 제작 서비스 'JAMAKE BLACK' 오픈 - 성장 가능성이 높은 영상 추천 기능 연동 개발 - Youtube API 쿼터 최적화 5. 유튜브 영상 다운로드 프로세스 개발 - AWS SQS, EC2(Spot Instance), youtube-dl을 이용 [ETL 작업] 2019.11 ~ 2020.01 1. AI 학습에 필요한 자막 데이터를 AI 학습 전용 데이터베이스에 추출, 가공, 적재 2. Airflow 도입하여 워크플로우를 관리 3. Docker, AWS EC2, ECR, RDS(postgreSQL)

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#Python #Flask #ReactNative #ES6 백엔드로 플라스크를 사용하여 B2B 서비스에 필요한 API 서버를 개발하였습니다 CJ E&M과 협력관계에 있었던 라이언로켓에 React Native로 "신비 아파트"를 개발하였습니다

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Backend: Django Rest Framework + Frontend: React를 사용하여 치위생사, 조무사를 병원과 연결해주는 구인구직 사이트 '덴탈일자리' 개발하였다. (https://dental1jari.com)

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[뮤팟 - 뮤팟 서비스 개발] 1. 배경음악 서비스 뮤팟 프론트, 백엔드 개발을 담당하였습니다 (https://mewpot.com) 2. Ruby on Rails, HTML, CSS(SASS), JavaScript(ES6), jQuery 3. Python Librosa, Keras(Tensorflow), CNN, DSP 4. 서비스 매출 증가(200% 이상)를 위한 서비스 개발 경험 - AI를 이용하여 유튜브 배경음악으로 적합한 음원 추천 기능 개발 - 원하는 음악 특성을 멀티 셀렉트 가능한 태그 기능 개발 - 유튜브 영상을 보면서 추천 배경음악을 실시간으로 들어보는 'Pick' 기능 개발

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